MoonshotAI: Kimi K2.6

Kimi K2.6, Moonshot AI tarafından geliştirilen bir metin üretim modelidir ve api14 üzerinde moonshotai/kimi-k2.6 model id'si ile listelenmiştir. Sağlayıcının Kimi serisinde yer alır ve Moonshot AI onu uzun ufuklu kodlama, kodlama odaklı UI/UX üretimi ve çoklu ajan orkestrasyonu için geliştirilmiş yeni nesil bir çok modlu model olarak konumlandırır. Sağlayıcı yayın tarihi 2026-04-20'dir.

Model metin ve görsel girdileri kabul eder ve metin döndürür. Bağlam penceresi 262,144 token olup maksimum çıktı 235,929 token'dır; bu da talimatla birlikte büyük miktarda kaynak materyalin sağlandığı iş yükleri için uygun kılar. Moonshot AI, modelin Python, Rust ve Go genelinde karmaşık uçtan uca kodlama görevlerini ele aldığını belirtir. Girdinin bir parçası görseller olabildiği için bir istek, bir ekran görüntüsünü, diyagramı veya tasarım maketini yazılı talimatlarla birleştirip metin olarak yanıt alabilir.

Bu yetenekler birkaç pratik kullanıma işaret eder. Uzun ufuklu kodlama işi, büyük bağlam ve çıktı payına uyar; çünkü bir istek önemli ölçüde depo bağlamı taşıyabilir ve genişletilmiş sonuçlar üretebilir. Kodlama odaklı UI ve UX üretimi, kod yeteneği ile görsel girdinin birleşiminden doğar: bir geliştirici görsel bir referans sağlayıp biçimlendirme veya bileşen kodu isteyebilir. Çoklu ajan orkestrasyonu, modelin yalnızca tek bir istemi yanıtlamak yerine diğer ajanları veya araçları koordine ettiği bir diğer amaçlanan kullanımdır. Bir tasarımı veya diyagramı okuyup metin içinde tanımlamak ya da dönüştürmek gibi karışık metin ve görsel işi de girdi modaliteleri tarafından desteklenir.

Modeli api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden çağırmak için moonshotai/kimi-k2.6 model id'sini kullanın. Desteklenen istek parametreleri frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, parallel_tool_calls, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs ve top_p'dir. Bu nedenle araç kullanımı ve yapılandırılmış çıktılar, örnekleme kontrolleri ve include_reasoning ile reasoning gibi akıl yürütme seçenekleriyle birlikte doğrudan istek üzerinden kullanılabilir.

Metin çıktı modeli olduğu için üretilmiş görseller veya ses gerektiren her şey burada kapsam dışıdır; bu çıktı türleri için başka bir model gerekir. Metin işi içinde akılda tutulması gereken ana kısıt, girdi ile çıktı arasındaki farktır. Bağlam penceresi 262,144 token iken maksimum çıktı 235,929 token'dır; bu nedenle uzun yanıtlar mevcut alanın büyük bir payını tüketir ve girdi için daha az yer bırakır. Bir görev küçük bir istem üzerinde yalnızca kısa bir yanıt gerektiriyorsa tam bağlam gerekli değildir, ancak model yine de bunu destekler.